Amélioration de l'analyse de la qualité des données géographiques
Les données géographiques constituent des sources d'informations importantes pour le commerce, l'industrie et la vie de tous les jours. Mais force est de reconnaître que les informations géographiques sont souvent imprécises, incertaines et incomplètes et ont un caractère qualitatif, de sorte qu'il est difficile de les fusionner avec les SIG quantitatifs actuels. La circulation d'informations géographiques ainsi que la difficulté pour les utilisateurs d'apprécier leur qualité peuvent déboucher sur des utilisations ou des interprétations erronées avec, pour conséquence, une augmentation du nombre d'affaires portées en justice. C'est pourquoi le projet Esprit-4 REVIGIS a entrepris d'élaborer des théories et des outils pour aider les utilisateurs de données géographiques à comprendre les informations incertaines. Divers paramètres ont été utilisés pour décrire les informations relatives à la qualité, parmi lesquels l'exactitude positionnelle des données, l'exactitude sémantique et l'exhaustivité. Chaque paramètre peut en outre décrire la qualité des données à différents niveaux (qualité d'un ensemble de données, d'une classe d'objets individuelle et d'une instance d'objet unique, par exemple). Enfin, un modèle de données a été conçu afin de faciliter la gestion des informations hétérogènes sur la qualité des données à différents niveaux d'analyse.
